Inhaltsverzeichnis
Wie man Dekoratoren in Python erstellt und verkettet
Heim Backend-Entwicklung Python-Tutorial Wie kann man Dekoratoren in Python effektiv nutzen und verketten?

Wie kann man Dekoratoren in Python effektiv nutzen und verketten?

Jan 01, 2025 am 08:10 AM

How to Effectively Use and Chain Decorators in Python?

Wie man Dekoratoren in Python erstellt und verkettet

Dekoratoren erstellen

Schreiben Sie eine Dekoratorfunktion, die eine andere Funktion namens „ eine „umschlossene“ Funktion als Argument:

def my_decorator(func):

    # Code to execute before calling the wrapped function
    print("Before the function runs")

    # Call the wrapped function and store its return value
    result = func()

    # Code to execute after calling the wrapped function
    print("After the function runs")

    # Return the result of the wrapped function
    return result

# Example of a decorator in action
@my_decorator
def say_hello():
    print("Hello, world!")
Nach dem Login kopieren

Verkettung Dekoratoren

Verwenden Sie den @-Operator, um mehrere Dekoratoren auf dieselbe Funktion anzuwenden:

@my_decorator
@another_decorator
def chained_function():
    print("This function is doubly decorated")
Nach dem Login kopieren

Dekoratoren mit Argumenten

Dekoratoren erlauben Argumente akzeptieren:

def decorator_with_arg(arg1, arg2):

    def decorator(func):

        # Use the decorator arguments to modify the wrapped function's behavior
        func.arg1 = arg1
        func.arg2 = arg2

        return func

# Example of a decorator with arguments
@decorator_with_arg("foo", "bar")
def my_function():
    print("Args:", my_function.arg1, my_function.arg2)
Nach dem Login kopieren

Dekorateure für den Unterricht Methoden

Verwenden Sie Dekoratoren für Methoden in einer Klasse:

class MyClass:

    @classmethod
    def my_class_method(cls):
        print("This is a class method")
Nach dem Login kopieren

Übung: Dekorieren eines Dekorators

Erstellen Sie einen Dekorator, der alles macht Andere Dekorateure akzeptieren Argumente:

def decorator_with_args(decorator_to_enhance):

    def decorator_maker(*args, **kwargs):

        def decorator_wrapper(func):

            # Wrap the original decorator and pass the arguments
            return decorator_to_enhance(func, *args, **kwargs)

        return decorator_wrapper


# Example of a decorated decorator
@decorator_with_args
def decorated_decorator(func, *args, **kwargs):
    print("Args:", args, kwargs)
    return func


@decorated_decorator(10, 20, name="John")
def my_function():
    print("Decorated function")
Nach dem Login kopieren

Am besten Praktiken

  • Vermeiden Sie eine Verlangsamung des Codes aufgrund des Dekorator-Overheads.
  • Verwenden Sie functools.wraps(), um die Informationen der ursprünglichen Funktion beizubehalten.
  • Dekoratoren sind dauerhaft einmal auf eine Funktion angewendet.
  • Erwägen Sie, sie zum Debuggen oder zur Erweiterung vorhandener Funktionen von extern zu verwenden Bibliotheken.

Beispielverwendungen

Verwenden Sie Dekoratoren für Aufgaben wie:

  • Messen der Funktionsausführungszeit (@benchmark)
  • Funktionsaufrufe protokollieren (@logging)
  • Funktionsaufrufe zählen (@counter)
  • Caching-Funktionsergebnisse

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann man Dekoratoren in Python effektiv nutzen und verketten?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Erklärung dieser Website
Der Inhalt dieses Artikels wird freiwillig von Internetnutzern beigesteuert und das Urheberrecht liegt beim ursprünglichen Autor. Diese Website übernimmt keine entsprechende rechtliche Verantwortung. Wenn Sie Inhalte finden, bei denen der Verdacht eines Plagiats oder einer Rechtsverletzung besteht, wenden Sie sich bitte an admin@php.cn

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io

Clothoff.io

KI-Kleiderentferner

Video Face Swap

Video Face Swap

Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Heißer Artikel

<🎜>: Bubble Gum Simulator Infinity - So erhalten und verwenden Sie Royal Keys
3 Wochen vor By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Mandragora: Flüstern des Hexenbaum
3 Wochen vor By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Nordhold: Fusionssystem, erklärt
3 Wochen vor By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version

SublimeText3 chinesische Version

Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1

Senden Sie Studio 13.0.1

Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version

SublimeText3 Mac-Version

Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen

Java-Tutorial
1667
14
PHP-Tutorial
1273
29
C#-Tutorial
1255
24
Python: Spiele, GUIs und mehr Python: Spiele, GUIs und mehr Apr 13, 2025 am 12:14 AM

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

Python vs. C: Lernkurven und Benutzerfreundlichkeit Python vs. C: Lernkurven und Benutzerfreundlichkeit Apr 19, 2025 am 12:20 AM

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Python und Zeit: Machen Sie das Beste aus Ihrer Studienzeit Python und Zeit: Machen Sie das Beste aus Ihrer Studienzeit Apr 14, 2025 am 12:02 AM

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python vs. C: Erforschung von Leistung und Effizienz erforschen Python vs. C: Erforschung von Leistung und Effizienz erforschen Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Welches ist Teil der Python Standard Library: Listen oder Arrays? Welches ist Teil der Python Standard Library: Listen oder Arrays? Apr 27, 2025 am 12:03 AM

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python: Automatisierung, Skript- und Aufgabenverwaltung Python: Automatisierung, Skript- und Aufgabenverwaltung Apr 16, 2025 am 12:14 AM

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Python lernen: Ist 2 Stunden tägliches Studium ausreichend? Python lernen: Ist 2 Stunden tägliches Studium ausreichend? Apr 18, 2025 am 12:22 AM

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python vs. C: Verständnis der wichtigsten Unterschiede Python vs. C: Verständnis der wichtigsten Unterschiede Apr 21, 2025 am 12:18 AM

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

See all articles